Tech in Asia, uma publicação digital online que serve uma comunidade tecnológica e empresarial altamente empenhada com mais de 3,5 milhões de utilizadores mensais, pediu ao nosso Diretor de Tecnologia para responder a perguntas da Internet sobre a InspectionTech e o NDT. Veja a entrevista ou consulte o guião abaixo e teste os seus conhecimentos!

Olá, o meu nome é Antonio Caballero e sou o Diretor de Tecnologia da Screening Eagle Technologies. Estou aqui hoje para responder a algumas perguntas da InspectionTech colocadas pela Internet.

Vamos dar uma olhada na primeira delas...

O que é o NDT?

NDT significa Ensaios Não Destrutivos e, tal como o nome indica, é o processo de inspeção, ensaio ou avaliação das propriedades dos materiais, componentes ou elementos maiores, como infra-estruturas, sem causar danos na peça original.

Por outras palavras, não é necessário fazer um buraco na parede de betão para a testar.

Quais são os tipos de NDT?

Existem muitos tipos de NDT. Dependem dos materiais, do princípio físico subjacente ao método e da aplicação. A inspeção visual é o primeiro tipo de NDT, que é muito poderoso e útil para recolher as primeiras informações. Outros tipos de NDT são, por exemplo

- tecnologia de ressalto para betão, papel ou rochas

- ultra-sons para betão, metal ou materiais compósitos

- ensaios electromagnéticos... e muito mais.

Existem métodos não destrutivos avançados?

Sim, existem vários métodos avançados de NDT. Podemos mencionar, por exemplo, Ultrasonic Phased Array, Time of Flight Diffraction, Eddy Current Testing ou Step-Frequency Continuous Wave GPR.

Os métodos avançados também são menos compreendidos e o seu procedimento e interpretação de dados podem ser muito complicados. Poderá ser necessário um doutoramento para compreender alguns deles.

É por isso que, na Screening Eagle Technologies, damos especial atenção ao desenvolvimento de software inteligente para processar os dados e simplificar a interpretação e a experiência do utilizador.

O nosso objetivo é democratizar a tecnologia e tornar estes métodos avançados de NDT fáceis e acessíveis a todos.

Qual é a precisão do radar de penetração no solo (GPR)?

É complicado! Depende realmente da tecnologia GPR, da aplicação e também do estado do ativo.

Por exemplo, a nossa tecnologia GPR baseia-se numa abordagem de frequência gradual que oferece uma enorme vantagem em comparação com os GPRs pulsados. Nesta tecnologia, o sensor é capaz de modular o sinal transmitido numa vasta gama de frequências, conduzindo a imagens de alta resolução em áreas profundas.

No entanto, para aqueles que gostam de manter alguns números, eu diria que a tecnologia GPR pode alcançar uma precisão sub-centímetro em betão nos primeiros 60 a 80cm e uma precisão sub-decímetro no solo nos primeiros 5 a 10m.

Como são recolhidos e geridos os dados das inspecções?

Acredite-se ou não, a maioria das inspecções ainda é gerida com papel e máquinas fotográficas! Ainda assim, os métodos tradicionais reduzem a qualidade e a disponibilidade dos dados.

Isto é muito importante, uma vez que a saúde e a segurança da infraestrutura e dos utilizadores dependem disso.

É por isso que desenvolvemos uma plataforma chamada INSPECT, que fornece todas as ferramentas necessárias numa única aplicação. Gerir os dados de inspeção é fácil quando se pode fixar automaticamente os dados e as imagens no local exato, ter visualização 3D, possibilidade de colaboração e gerar relatórios numa questão de segundos!

Como é que a aprendizagem automática pode ser utilizada para a inspeção visual automatizada?

Óptima pergunta!

A aprendizagem automática abre um mundo inteiro de possibilidades no que diz respeito à inspeção visual. Pode ajudar a ultrapassar desafios como os custos elevados, a falta de objetividade e a fraca rastreabilidade.

Vejamos o seguinte exemplo. Se dois técnicos forem enviados para inspecionar a mesma ponte, o seu relatório de inspeção e a sua avaliação poderão ser muito diferentes. Provavelmente, comunicam defeitos diferentes, ou os mesmos defeitos são comunicados com dimensões ou níveis de gravidade diferentes.

Este problema poderia ser evitado com a aprendizagem automática.

Por exemplo, o nosso motor de aprendizagem automática, DEFECT, resolve os problemas acima referidos. Todos os utilizadores obterão os mesmos resultados na deteção e digitalização de fissuras, é mais rápido e totalmente rastreável.

No futuro, os modelos de aprendizagem automática não só identificarão defeitos, como também fornecerão uma indicação da sua causa. Tudo muito interessante, pelo menos para mim.

Poderá a Inteligência Artificial prever defeitos futuros?

Absolutamente sim! De facto, a aprendizagem automática em combinação com a análise de grandes volumes de dados já está a ser utilizada para prever defeitos futuros ou para otimizar os processos de manutenção em maquinaria industrial, aeroespacial, equipamento mineiro e muitos outros.

A adoção da IA e da análise de grandes volumes de dados na construção ou inspeção de infra-estruturas ainda está atrasada. No entanto, a oportunidade existe e, na Screening Eagle Technologies, estamos a trabalhar arduamente nessa linha de I&D para colmatar essa lacuna tecnológica e sermos capazes de antecipar defeitos com antecedência suficiente.

De alguma forma, ser capaz de fornecer aos engenheiros e proprietários de activos uma bola de cristal para prever defeitos futuros.

O que é a monitorização do estado das estruturas?

Outra questão interessante...

A monitorização da saúde estrutural refere-se ao método de avaliação e controlo da saúde estrutural do bem.

Existe o equívoco geral de que a monitorização do estado de saúde estrutural consiste apenas na instalação de sensores e na recolha de dados a partir dos mesmos. No entanto, é mais do que isso.

Um sistema adequado de monitorização do estado estrutural deve também ter em conta os dados recolhidos a partir de inspecções visuais e NDT, de modo a gerar uma visão holística do estado estrutural do bem.

Para compreender melhor esta questão, pensemos nos sensores como o nosso sistema nervoso... O nosso sistema nervoso ajuda-nos a sentir coisas a que não podemos aceder ou ver. Mas se só tivéssemos um sistema nervoso, poderíamos não detetar algo de errado que está a acontecer na nossa pele. Algo que veria facilmente com os seus olhos.

Por conseguinte, são necessários todos os níveis de informação, desde os dados dos sensores até às inspecções visuais e NDT, para se ter uma visão completa.

Quais são as aplicações da aprendizagem automática e da ciência dos dados na monitorização da saúde estrutural?

Bem... O futuro está a dirigir-se para modelos orientados por dados e, com isso, para mais possibilidades de tirar partido da aprendizagem automática e da ciência dos dados na monitorização do estado de saúde estrutural.

As possibilidades são ilimitadas.

Por exemplo, tornará possível a manutenção preditiva graças à verificação contínua e automática do estado do ativo...

.... Com isso, o proprietário terá uma otimização do seu orçamento, uma vez que disporá de todas as informações necessárias para tomar a decisão certa no momento certo, sem pôr em perigo a segurança das pessoas que o utilizam...

.... Em suma, todos nós podemos beneficiar de bens mais saudáveis que durarão mais tempo e preservarão o nosso ambiente natural.

Os robôs são utilizados para a inspeção autónoma?

Para esta pergunta, gostaria de vos apresentar o Max. Olá Max!!!

Robôs como o Max podem desempenhar um papel importante no futuro da inspeção. A utilização de drones ou robôs autónomos transformará toda a indústria de inspeção, aumentando a qualidade e a segurança e proporcionando um enorme aumento da produtividade.

Bem, é tudo o que tenho para dizer hoje! Espero ter despertado em si mais curiosidade sobre o mundo da InspectionTech. Obrigado por assistir!

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